Transformer大模型实战 训练学生BERT 模型（DistilBERT 模型）

Transformer大模型实战：训练学生BERT模型（DistilBERT模型）

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于神经网络的大模型在NLP任务中取得了显著的成果。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型是由Google AI于2018年提出的一种预训练语言表示模型，它彻底改变了NLP领域的格局。

然而，BERT模型在训练过程中需要大量的计算资源和时间，这对普通研究者和学生来说是一个不小的挑战。为了解决这个问题，Google AI提出了DistilBERT模型，它通过知识蒸馏技术，在较少的计算资源和时间下，实现了对BERT模型的有效压缩和性能提升。

1.2 研究现状

DistilBERT模型在多